1. 引言
人工智能(AI)技术(即“AI”技术)的飞速发展，为高校思政教育工作带来新的机遇与挑战。高校思政教育，需要正确面对AI技术，探索与其深度融合，实现从“经验驱动”向“数据驱动”、从“群体覆盖”向“个体精准”的转型。AI技术赋能思政教育，建构动态响应机制，实现精准化干预，既是高校面对教育数字化的题中之义，也是促进人工智能推进教育变革的本质要求。
2. 理论内涵与核心概念界定
在AI技术赋能高等教育的话语体系建设下，思政教育的精准化干预和动态响应被赋予超越传统认知的新内涵。为构建有效机制，需要厘清核心概念，为后续机制设计、技术适配与实践提供基础理论依据。
2.1. “精准化干预”的内涵与维度
高校思政教育精准化，指“在精准思维的引导下借助信息化、智能化技术，达到教育需求与教育供给之间的高度匹配，显示精准育人的过程”[1]。其需要超越传统思政教育基于经验的模糊化判断，而更倾向于基于技术探索的科学性与实证性。人工智能时代的思政教育精准化，必须依托大数据和AI算法，实现高校对教育过程中的诸多要素，进行精细化分析与个性化适配，实现思政教育的最优方案，最终达到精准育人。
精准识别对象，是精准育人的前提。高校综合学校全域数字信息采集与应用，整合个体行为特征，依托AI技术，构建全方位数字形象，为思政教育主体精准识别个体的思想困惑、价值取向、心理动态与潜在风险，提供个性化服务。
精准定制内容，实现供需双向对接。该项旨在根据个体数字形象与实时需求，结合AI技术构建的知识图谱与算法推荐，借助物联网感知技术，收集学生的行为数据，调取思政教育资源，智能匹配适合个体认知与兴趣偏好的内容，实现精准化的内容供给。
精准选择时机与方式，提升干预效果。思政教育主体借助AI技术构建的智能化生态系统，通过情感计算与舆情监测，实时关注学生动态，找准恰当时机，以易于接受的方式合理介入，开展专门化、高精准的思政教育引导，提升干预的有效性。
精准评估效果，是保障思政教育动态监控与持续完善的关键。该项需要教育主体利用AI技术强大的数据分析功能，对干预效果进行量化、动态与精确的评估，形成可视化的反馈报告，准确客观衡量教育效果，提供优化方案，形成“干预–评估–优化”的良性闭环。
2.2. “动态响应机制”的构建逻辑
动态响应机制是实现思政教育精准化干预的核心运作模式，是持续迭代、自我优化的闭环系统，可以有效打破传统思政教育的静态特征和滞后形态，转向事件本身的“预警–干预–评估”的全流程动态监控与管理。该机制的运行模块，由实时感知与数据采集、动态分析与风险预警、个性干预与智能响应、闭环反馈与模型优化共同构成。
实时感知与数据采集，是精准识别和AI技术赋能思政教育的前提和基础。高校需要打破“信息壁垒”，链接校园各类信息系统和网络预警系统，进行学生个体行为、学业、言论、消费等信息采集，获取全景学生数字形象。
动态分析与风险预警，是精准定制内容的技术支撑点。AI模型对采集的海量数据进行实时处理，通过自然语言处理(NPL)及学习等技术，准确、客观、动态分析个体的思想认知状态、识别潜在风险(包括学业危机、感情危机、心理危机等)，自动触发预警。目前，西安电子科技大学的“AI赋能 + 多元协同”的心理健康支持体系，是业已成熟的实践形态。该校积极构建经过多年反复实验，对个体心理异常的识别准确率已达到94%，准确识别隐性心理问题案例达57例[2]。如上案例说明，AI动态分析与风险预警，已经成为精准识别的“技术雷达”，能够为精准干预提供实际效能。
个性化干预与智能响应，是精确定制内容的核心。AI生态系统一旦精准识别出个体需求与潜在风险，自动触发预警，启动响应模块。对个体的业务性需求，可通过智能问答机器人、个性化内容推送等方式自动响应；对高风险事件，立即向思政教育主体推送预警信息，反馈个体基本信息与预警情况的分析简报，支持人工精准介入。
闭环反馈与模型优化，是针对业务性诉求与高风险事件介入后的完善与更替。AI生态系统的交互性特征呈现动态持续的特点，依据其“与用户进行深入、多层次的对话互动”，“形成一个有机高效的交互反馈闭环系统”[3]，能够持续追踪干预措施的效果，通过A/B测试、对照组分析等方法评估成效。评估的结果不仅有助于持续调整、优化对具体学生的干预策略，更会以新的数据反哺AI模型，使其预测与推荐能力不断提升，形成良性循环。
2.3. AI技术是动态响应机制的核心
AI技术是构建精准化干预与动态响应机制的基础。机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱建构等技术的融合应用，不仅支撑整个系统的运行，也对信息传播的方式产生重要影响。尤其是以大语言模型为代表的生成式AI，在教学情境创设、个性化内容学习、人机交互体验等方面表现出巨大潜力，形成“教师主导–AI辅助–学生主体”为基础的核心架构，从而使思政教育从单向的知识灌输转变为启发式、探究式和体验式的双向互动。
3. 动态响应机制的技术架构与关键算法
立足AI技术，构建高效的动态响应机制，需要设计分层解构、功能明确的技术框架。精准化干预与动态响应机制体系架构，自下而上可划分为数据感知层、数据处理与分析层、干预与响应层和应用与呈现层。
3.1. 数据感知层与技术实现
感知数据是对数据采集获取的原始数据或对其进行加工处理的表征对象信息的数据总称。在体系建构的数据信息采集方面，需要通过结构化和半结构化/非结构化数据以实现信息采集。结构化的数据信息采集，可以通过校园系统实现学生基本信息、学籍信息、成绩单、课程表、图书借阅、校园卡消费等数据共享完成；而半结构化/非结构化的数据信息采集，则需要借助相关学习平台、自媒体账号信息、浏览器数据浏览记录等完成数据收集。数据感知层级的主要功能是负责多模态、多源异构数据的实时采集与汇聚；其技术实现手段，需要打破“数据壁垒”，实现校园内系统数据共享，通过API接口、数据同步、网络爬虫、物联网传感器等技术，实现数据库建立。
3.2. 数据处理与分析层及其算法
数据处理与分析层是物联网系统的“大脑”，承担数据清洗、转换、存储、分析和挖掘等核心功能。该层采用流处理和批处理相结合的架构，支持实时分析和离线分析两种场景，能够处理海量、多源、异构数据，为上层应用提供数据支撑。数据处理与分析层的主要功能是对已捕获的有关数据进行清洗、特征工程、学生画像构建、风险识别与预测分析。落实到技术层面，则需要实现学生画像、思想动态、情感分析、风险预测和思政知识图谱构建等多个关键模块的建设。
对个体进行整体画像，是利用校园学生信息采集的数据库，运用数据挖掘技术，以“标签式”构建学生个体的学业成就、社交活跃度、生活规律性、价值倾向、心理健康风险、消费水平等多维度的动态形象。
对个体的思想动态与情感分析，是针对学生在整体数据形象中产生的核心数据进行分析，这是对学生个体进行风险识别的核心向量。这种分析的模型可以是“BERTopic + LSTM”的组合模型[4]。“BERTopic”能有效发现个体数据所潜藏的诸如“恋爱告急”“考研焦虑”“就业迷茫”“对社会热点事件的看法”等细粒度主题；随后，通过技术手段将特定文本送入长期记忆网络(LSTM)进行情感性(正面/中性/负面)和情感强度的分析，能够更加精确地理解学生在具体事件中的情感倾向于思想态度。
风险预测模型主要是利用支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT/XGBoost)或者深度神经网络(DNN)等机器学习算法，综合学生整体画像所呈现出的个体的多维度特征，训练风险预测模型。目前，华中科技大学通过“人工智能 + 高等教育”，通过数据抽取、处理，建模预测和结果反馈等程序性设计，进行学生个体的结果预测。经过测试表明，他们所搭建的模型的预测准确率约为81% [5]。
思政知识图谱，是基于思政教育素材的结构化语义知识库。该图谱的数据建构，有三类数据源：一是政策与理论数据源，包括马克思主义经典著作、党的指导思想文献、中央政策文件、教育思想政治教育教学纲领等。二是学科与教研数据源，包括思想政治理论等领域的核心论文、重点教材、思政项目成果等。三是实践与案例数据源，包括红色教育基地史料、典型案例、思政实践等。目前，成都理工大学使用AI技术，探索“形势与政策”课程改革创新，完成思政知识图谱建设。他们构建了383个校本资源，将“数字人”技术引入，模拟现实情境，打造沉浸式学习课堂[6]。
3.3. 干预与响应层及其算法
干预与响应层是教育领域基于风险筛查、数据监测构建的分层干预与动态响应体系，通过“识别风险–分级干预–跟踪调整”的闭环流程，为目标群体提供具体的、自动化的支持，防止风险扩大化或问题恶化，同时保障服务的系统性与针对性。范德堡大学提倡的“响应干预(RTI)”多层次干预方法，为学习障碍的学生个体提供精准帮扶。1干预与响应层通过AI技术需要实现个性化内容推荐引擎、生成式AI互动引擎和智能预警与推送系统。
个性化内容推荐引擎采用协同过滤与基于知识图谱的混合推荐算法。协同过滤可以根据相似学生的兴趣推荐内容，而知识图谱则能根据学生当前正在学习或者关注的知识点，推荐相关的拓展阅读或深度解析，实现更具有逻辑性和启发性的引导。
生成式AI互动引擎则需要集成先进的大语言模型(LLM)，打造智能应用平台。比如，开发智能思想政治教育问答助手，在个体使用该助手时，也促成问答助手的自我迭代升级。设置虚拟情景模拟，让个体在模拟复杂社会场景(如网络论战、价值抉择)中进行角色扮演，提升个体的辨别能力与实践智慧。此外，AI可以在分析学生学业、思想状态等个性化特征的基础上，自动生成包含肯定、改进建议和拓展思考方向的个性化反馈机制。
智能预警与推送系统是指AI在分析层识别到高危信息时，及时迅速生成预警报告，内容涵盖风险等级、关键指标异动、经脱敏处理后的关键佐证数据等，通过恰当的方式推送至思政教育主体，实现“秒级响应”。
3.4. 应用与呈现层及其功能
应用与呈现层是软件架构与网络通信框架中的核心层级组合，分别承担“业务流程协调与用例实现”和“用户交互与数据格式适配”的关键职能，二者可以联动协同实现“用户需求接收–业务逻辑衔接–结果可视化反馈”的完整形态，广泛应用于AI技术的生态显示圈层，提供可靠的人机交互界面。
这一层级面向三类用户。一是学生可通过校园智慧APP，接受个性化的学习资源，并与AI互动，生成专属于个人的成长雷达图。二是教师/思政工作者端口，可以通过查看脱敏数据池，了解学生的整体思想动态、高风险学生预警列表以及与之相关的干预记录。三是管理者端口，可以查看全校范围内的宏观思想政治态势分析报告，为决策提供必要的数据支撑与政策建议。
4. 动态响应机制的潜在挑战与应对策略
AI技术在高校思想政治教育精准化干预的动态响应机制的运用，存在着很多的潜在挑战，必须要制定相应的应对措施。
4.1. 算法偏见与内容可控性
AI技术在创设个性化服务的同时，也因为技术发展的不确定性引发数据隐私、算法偏见、错误信息、知识产权等各方面的风险[7] [8] [9]。尤其在AI技术广泛应用到思政教育实践与研究领域时，如何避免陷入“科林格里奇困境”，精准识别其风险并研究治理路径，是当前需要直面的问题[10]。AI模型在经常性的训练中可能会因为个体的搜索行为而产生偏见与歧视，也有可能会根据个体的不当使用而生成不符合主流价值形态的内容。对此，特别需要进行准确的算法审计，使用去偏见算法减少歧视性影响；也要注意对所获得数据进行精确遴选与准确标注，保证数据的价值导向；设定人机协同审核机制，对AI反馈的重要内容，诸如对学生个体的综合评价，必须在AI生成后进行人工审核；建立负面清单和保护性过滤器，有目标的防止AI产生不当内容。
4.2. 数据孤岛与数据质量
数据孤岛概念源自“信息孤岛”理论。数据孤岛是不同部门或者主体之间，掌握不同数据并集合为一个个单独的数据库，无法有效互通互用，共享共联，“近似于海面上一座座相互孤立、无法沟通的小岛”[11]。这种现象与数据的自然属性相反。在高校内部，各部门间为方便统筹，对自身所需数据进行闭环管理，并根据自身需要建设不同系统，形成系统林立，繁芜复杂，数据封闭，难以整合的现象；亦存在因数据更新与维护的不及时，产生质量参差不齐的现象。对此，需要高校内部加强顶层设计，从学校管理层面统筹建设数据共享机制，形成信息准确、合法获取、自建共享的跨部门数据共享协调机制；同时根据法律法规，建立全校统一的数据基准库，确保数据实时更新，加强数据质量建设；当然更需要在调用数据时能够及时响应，且有足够的“脚本库”对数据进行清洗、去重、脱敏和校验工作。
4.3. 教师主导地位削弱与技术恐惧
“人工智能 + 教育”是教育改革的重点工程。随着教育领域深化改革的持续推进与AI技术在教育领域的纵深发展，教师作为教育者的主体地位持续减弱，由此学界出现了“完全替代论”“部分替代论”“内部技术替代论”等多种论调[12]。大部分教师群体产生了严重的“技术恐惧症”。因此，必须明确人与人工智能之间的“群己权界”，始终要强调AI的“辅助”而非“替代”，强调人工智能赋能教育，强调教师与学生的同频共振；同时也要加强AI技术的系统性培训，真正让AI技术成为助力学生成长的工具；推进正向激励，引导教师成为学生高阶思维的引导者，合理规范使用AI技术，“成为精于课程建设、专于学习设计、长于实践引导，关注学生深度学习过程的高阶思维引导者”[13]。
5. 动态响应机制的效果评估体系与优化机制
为有效检验精准化干预的成效并推进持续优化，必须建立科学、多维、量化、严谨的效果评估指标体系。
5.1. 多维度量化评估指标体系设计
动态响应机制的效果评估体系应该遵循成果导向(OBE)理念，结合过程性评价与结果性评价，将定性目标转化为可度量的量化指标。AI技术时代高校思政教育精准化干预的动态响应机制的效果评估体系至少需要包含以下指标(详见图1)。
价值认同指标包括核心价值观认同指数、理论学习深度和思想动态稳定性。该主体指标的量化测量方法与数据来源，一是基于文本情感分析与主题建模，基准数据来源为学生在系统中提交的各类资料，通过文本进行情感性和主体关联度计算，以[−1, 1]为量化分值。二是知识图谱的关联度分析，采集学生在各类平台上的检索与浏览路径，计算学生个体对理论知识掌握的实际段位。三是行为数据分析，主要基于学生参与“第二课堂”相关活动数据，测量学生的兴趣点。四是量表测评，可以定期向学生发放标准化问卷进行“点式”测评。基于上述数据信息采集，可以对基线数据、对照组同期数据、干预后所得数据进行有效分析，以保证测量效度。
政治素养能力指标包括理论知识掌握度、批判性思维能力和社会实践能力。该主体指标的量化测量方法与数据来源，一是在线知识测试，主要源自个体与学习内容关联的知识点测试的平均得分。二是文本复杂度分析，借助自然语言处理(NLP)技术重点分析个体提交材料的文本复杂度、逻辑论证结构与质量。三是实践项目级别评定，主要依赖于学生提交的团体/个体社会实践与志愿服务等提交的报告、总结等进行AI辅助评分与教师复核，以观测学生的政治素养。基于上述数据信息采集，需要依据课程设置目标、价值引导、实践成果等内容，参照往届同类型成果水准开展观测。
Figure 1. The index content for effect evaluation of the dynamic response mechanism of precise intervention of ideological and political education in colleges and universities in the era of artificial intelligence (AI)
图1. 人工智能(AI)时代高校思想政治教育精准化干预的动态响应机制的效果评估的指标内容
行为表现指标包括积极行为指数、违纪违规率和网络言行文明度。该主体指标的量化测量方法与数据来源，一是打破“数据壁垒”后学校整体数据库，主要从校园卡、智慧APP、门禁、消费等多种数据中发现规律，形成个体行为数据。二是学校(院)各类处分与违规记录。三是合法使用网络舆情监测数据，尤其关注校园公共平台、自媒体等多类型平台的数据，观测个体语言与网络行为的文明程度。基于上述数据样本，需要综合个体的平均行为表现数据与历史行为数据，进行精准比对，发现精准干预的内容与时机。
系统参与与满意度指标包括系统活跃度(DAU/MAU)、内容推荐点击率(CTR)和AI助手满意度评分。该主体指标的量化测量方法与数据来源，一是干预机制的后台日志分析，直接从后台获取用户行为数据，进行模态分析。二是用户反馈精准调查，定期通过简易弹窗、问卷测评收集学生使用满意度。基于上述数据样本，进行同行业同类型产品测试KPLs，同时也进行测评不同版本迭代更新后的KPLs，以开源促进提升。
5.2. 多维度量化评估的追踪与优化
AI技术时代高校思政教育精准化干预的动态响应机制的效果评估体系的生成与发展的动态性，要求建立可靠的追踪评估与优化策略，以提升系统干预的即时性与准确性。
建立对照组与实验组数据库。在干预动态响应机制建立的初始阶段，需要基底数据库，可以采用A/B测试方法，即选取部分学生作为实验组，先行接受完整的AI精准干预，并记录干预结果作为参照系；除此之外的作为对照组，接受传统干预响应机制，记录结果。经过一定时间后对获取的数据进行比对，发现共性与个性特征，验证干预的净效应。
推进实施纵向追踪研究。设计对同批个体从入学到毕业进行全流程、全方位的持续性数据追踪，绘制价值认同、政治素养能力、行为表现等关键性指标的成长曲线，深度分析不同干预措施的实际影响。当然，在实际的纵向研究中需要结合研究目的与内容选择合适的样本，采用恰当的数据收集方法与统计策略，保证研究的科学性。
形成“评估–反馈–优化”闭环。根据干预动态响应机制的工作体系，需要系统定期向思政教育主体提供个体/整体的评估报告，以便有针对性的开展工作。报告的内容需要涵盖阶段性群体的综合情况和个体性特征，并借助AI生成可供使用的参考意见与方案。
6. 动态响应机制的伦理治理与隐私保护
根据科技部相关规范文件，人工智能工具的使用必须遵守基本伦理规范[14]。高校思政教育领域AI技术的应用，需要特别关注技术伦理与隐私保护。目前，数据领域的泄露、篡改、滥用等问题异常严峻。因此，干预动态响应机制必须注重伦理层的合规性与隐私保护。
6.1. 伦理风险前置研判
隐私侵犯风险。精准干预动态响应机制的前提，是依靠数据采集的基于AI技术的准确预警。如果过度、无边界的对个体数据进行采集，则很容易被个体视为“数字监控”，引发个体对AI生态系统的抵触，造成“寒蝉效应”。
算法歧视风险。干预动态响应机制AI生态系统模型，可能会因为数据引入、文本分析等多维度的训练后产生偏差，对特定地区、特定背景、特定行为、特定心理等个体形成“算法偏见”，进而粘贴不公正“标签”。
教育异化风险。思想政治教育的复杂性决定工作方法的“任意”。AI技术干预思政教育，可能会出现过度依赖技术和量化指标处理问题，将会导致“去人化”的教育，而忽视教育的“育人”内涵。
责任主体模糊风险。AI技术会根据使用者的行为产生“AI幻觉”，因AI预警失误导致出现重大损失与不良后果时，实际责任的承担者到底是谁？因此，责任边界的模糊是潜在的巨大风险。
6.2. 深层隐忧与监督机制构建
传统思政教育的主体与个体的双向互动，为思政教育空间给与一定弹性。但是，基于AI技术的精准化干预机制，则形成了“管理者–技术–学生”的单向权力结构。于是，就出现了数据采集的“全景化”导致个体隐私无法得到保证，算法决策的“黑箱属性”导致主体与个体关系的“崩溃”；数据信息的标签化消解学生思想的动态性与复杂性等深层次的问题。为此，针对精准化干预的上述隐忧，必须建构起一套由学生、教师、技术专家、法律顾问等共同组成的团队，实现精准化干预的良性运行。对学生来说，需要审查数据来源的合法性，杜绝过度采集；对教师来说，需要介入思政教育的价值审核；对技术专家来说，对数据进行技术审计，保障数据安全；对法律顾问来说，必须在《中华人民共和国个人信息保护法》《新一代人工智能发展规划》《新一代人工智能伦理规范》《中华人民共和国数据安全法》等法律的支撑下，为人工智能技术的使用，构筑起权责分明、治理严谨的法律体系。以上措施将有助于实现针对性教育与精准化干预的教育效果。
6.3. 隐私增强技术(PETs)的工程化部署
高校思政教育领域AI技术的应用，在技术层面需要实现“可用不可见”的安全管理目标，需要学习先进的隐私增强技术。目前在金融等特殊行业领域，保障数据安全建模的方法是联邦学习，其核心在于实现“数据不动模型动”的分布式训练范式，旨在“解决数据孤岛和数据隐私保护的问题”[15]。这一技术也特别适用于多校区高校智慧校园建设，以PySyft或FATE为技术支撑，搭建开源联邦学习框架，部署校级总服务器，并初始化单一全局模型，并按照安全保密级别下发子服务器，依托脱敏数据对模型进行服务器训练，直至模型收敛。此措施有助于实现“即使模型被攻破，个体隐私也安全”的高层级安全保护。
7. 结论与展望
高校思政教育精准化干预的动态响应机制，通过构建从实时感知到闭环反馈的智能化生态，显著提升思政教育的个性化、即时性、科学性。我们对动态响应机制的设计，关涉技术架构、关键算法、实施路径与多维度评估指标体系，也注重技术的伦理规范与隐私保护。然而，因诸多条件的限制，我们的研究所设计的模型未开展针对性的实验。未来，我们将着力推动该机制的落地实践，真正推进人机融合的教育智慧体系建设，以此全面提升思政教育的智能化水平。
NOTES
1最常见的RTI模型概念化为三层结构的组成部分包括：普遍筛查–初级或全班干预(一级1)–二次或有针对性的干预(一级2)–第三级或强化个体化干预(一级3)。这三个层级分别包含高质量的教学、频繁的进度监控、基于数据的决策元素，这些因素共同为所有学生创建了坚实的教学基础。来源：https://iris.peabody.vanderbilt.edu/zh-CN/module/rti05/cresource/q1/p01/#content